如何在 Python 中读取数据集：使用 Pandas 读入数据表，方法是使用 pd.read_csv()、pd.read_excel() 或 pd.read_json()。使用 NumPy 读入多维数组，方法是使用 np.genfromtxt()。使用 scikit-learn 加载标准数据集，方法是使用 datasets.load_digits() 或 datasets.load_iris()。其他方法包括使用 Python 的 csv 和 json 模块，以及第三方库如 xlrd。
如何在 Python 中读取数据集
在机器学习和数据科学中，读取和处理数据集至关重要。Python 提供了多种库和函数，可以让这个过程变得简单而高效。
1. 使用 Pandas
Pandas 库提供了读取和操作数据表的强大方法。要使用 Pandas 读取数据集，请使用以下步骤：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
import pandas as pd# 从 CSV 文件读取数据集df = pd.read_csv('data.csv')# 从 Excel 文件读取数据集df = pd.read_excel('data.xlsx')# 从 JSON 文件读取数据集df = pd.read_json('data.json')
2. 使用 NumPy
NumPy 库提供了读取和操作多维数组的方法。要使用 NumPy 读取数据集，请使用以下步骤：
import numpy as np# 从 CSV 文件读取数据集data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')# 从 Excel 文件读取数据集data = np.genfromtxt('data.xlsx', delimiter=',', skip_header=1)
3. 使用 scikit-learn
scikit-learn 库提供了读取和加载各种数据集的便捷方法。要使用 scikit-learn 加载数据集，请使用以下步骤：
from sklearn import datasets# 加载内置数据集digits = datasets.load_digits()# 加载第三方数据集iris = datasets.load_iris()
4. 其他方法
除了以上库外，还有其他方法可以读取数据集，例如：
使用内置的 Python csv 模块（用于 CSV 文件）使用内置的 Python json 模块（用于 JSON 文件）使用第三方库，如 xlrd（用于 Excel 文件）
选择合适的方法
选择哪种方法读取数据集取决于数据集的格式、大小和所需的操作。如果需要处理数据表，Pandas 是一个不错的选择。如果需要处理多维数组，NumPy 可以满足需要。scikit-learn 非常适合加载标准数据集。
以上就是python怎么读取数据集的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：程序猿，转转请注明出处：https://www.chuangxiangniao.com/p/1345636.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
